基于无人机平台的牛体点云重构及体尺测量系统研究

[目的]在现有动物体尺检测技术基础上,根据散养牛活动范围大、对环境不敏感、行动迟缓等特点,提出一种基于无人机离线三维重建获取牛体点云数据对其实现体尺非接触式测量的方法,实现可使用覆盖面广、精准、高效的牛体尺测量方案。[方法]首先,利用四轴无人机进行图片采集,借助中值滤波降噪、图像三通道直方图均衡化等图像处理方法,对图像进行预处理,提高重建点云密度及测量精度;然后,根据图片自带POS(position and orientation system)信息进行空中三角计算,获取平差确定点云的初始坐标数据之后进行三维重建;最后,通过PCL(point cloud library)点云处理中的随机采样一致性算法RANSAC,提取每头牛的点云,之后进行交互式测量。[结果]共采集4个牛群以及1头单体牛图像,重建可用点云共计21头牛体数据,测得的体高、体长、胸围与人工测量相比平均相对误差分别为3.87%、4.16%、5.06%。[结论]该方法可应用于内蒙古地区散养中低密度牛群的体尺测量,且误差在可接受范围内。

基于Canny算法的列车轴承表面缺陷边缘检测

为了对列车轴承表面缺陷进行准确的边缘检测,提出了一种数学形态学和Canny算法相结合的边缘检测算法。通过对形态学结构元素及基本运算的选取,确定了形态学3菱形闭运算作为前处理,结合Canny算法对列车轴承表面缺陷进行边缘检测。同传统的边缘检测算法及形态学边缘检测算法进行比较,实验结果表明,所提算法不仅加强了抑制噪声的能力,还准确地保留了图像的边缘特征。

掺杂Gd^(3+)对Y_2O_2S:Eu^(3+)发光特性的影响

在红色荧光粉Ｙ２Ｏ２Ｓ。Ｅｕ３＋的制备过程中掺人了不同浓度的Ｇａ２Ｏ３发现在掺入适当浓度的Ｇａ２Ｏ３的情况下．可以增强发射强度并改善其电压特性，即在保证所要求的发光颜色、粒径和其它物理及化学特性的条件下．可改善发射强度与激发电压间的关系．讨论和分析了发射强度被增强的起因．Ｇａ３＋对Ｙ３＋的置换，减少了因Ｅｕ３＋对Ｙ３＋置换所引起的晶格的畸变，从而减弱了无辐射过程及因晶格畸变所造成的能量损失．这样，Ｅｕ３＋离子晶场环境的改善，增强了Ｙ２Ｏ２Ｓ：Ｅｕ３＋阴极射线发射光谱中主发射峰６２６ｎｍ，７０４ｎｍ的发射强度．

基于牛体点云的牛体尺自动测量算法

为了高效、准确地利用牛体点云数据自动测量牛只体尺指标,试验在牛体点云数据基础上提出了一种基于点云处理与图像处理融合的牛只体高、体长、胸围自动测量算法,该算法将点云坐标原点修改成牛体质心,通过随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法分割牛体与地面,利用法向量主成分分析(pricipal component analysis,PCA)修改牛体点云数据坐标轴;使用图像形态学处理并进行曲线拟合得到牛体点云俯视、侧视图轮廓曲线,通过轮廓曲线特征确定测量点并测量牛只体长、体高;再根据测量点通过直通滤波得到牛体胸围截面点云,通过膨胀、闭运算进行曲线拟合得到牛体胸围数据;利用自动测量算法、交互式测量、人工测量对21头牛只进行体长、体高、胸围体尺测量,并进行比较。结果表明:与交互式测量相比,自动测量算法测量牛只体高、体长、胸围的正确率分别为100%、95.24%、85.71%,平均误差分别为0.47%、0.59%、0.81%,并提升了测量速度;与人工测量相比,自动测量算法测量牛只体高、体长、胸围的平均误差分别为3.34%、3.74%、4.73%。说明自动测量算法提高了利用牛体点云数据测量牛只体尺的效率。